Типы процессоров. Матричные и векторные процессоры

Матричные процессоры

Основные характеристики матричных процессоров:
1) способ организации данных;
2) способ организации устройств;
3) класс решаемых задач.
Под матричным процессором понимают устройство, предназначенное в основном для выполнения операции .
Матричный процессор (МП) функционирует на основе арифметического конвейера. В МП для уменьшения стоимости и упрощения программирования арифметический конвейер значительно упрощен и выполнен конструктивно в виде автономного блока. МП подключен через стандартные каналы ввода-вывода к базовому компьютеру. Собственной ОП МП не имеет. Его программа и данные находятся в ОП базового компьютера.
Структура МП и способ подключения его к базовому компьютеру (БК)

Векторные процессоры

Векторный процессор - это центральный процессор, который может работать с целым вектором в одной инструкции. Инструкция для процессора представлена ​​в виде одного полного вектора вместо его элемента. Векторные процессоры используются потому, что они уменьшают отрисовку и интерпретируют пропускную способность из-за того, что нужно выбирать меньше инструкций.

Векторный процессор также известен как матричный процессор.

Векторные процессоры - это технология, используемая в современных компьютерах и центральных процессорах, поскольку в них применяется множество методологий оптимизации производительности. Для уменьшения задержки при хранении и загрузке используются банки памяти, а в случае больших мультимедийных приложений применяется параллелизм данных. Наборы векторных инструкций разработаны на основе инновационной архитектуры, которая экономит память и время машины. Микрочипы с большой встроенной памятью, используемые для векторной обработки, дороги, поэтому стоимость проектирования таких процессоров обычно очень высока.

Векторные процессоры

Основная идея векторных процессоров: операции с массивами данных.

Первая архитектура, отличная от однопроцессорной появилась в конце 1960-х. Векторные процессоры - основа первых супер-ЭВМ. Основные области применения - задачи, в которых данные были бы записаны в матричной форме (прогноз погоды, ядерная физика).